如今，數字化轉型已成為企業生存的基石。從自動化工廠到人工智能（AI）質量控制，數字化轉型的主要目標是通過技術打造競爭優勢，從而增強客戶體驗并降低運營成本。

制造業利用大數據分析、AI和機器人等技術，走在了數字化轉型的前沿。據麥肯錫的相關調查顯示，數字化轉型為制造企業帶來了很多好處，包括機器停機時間可減少30%至50%，與質量相關的成本可降低10%至20%等等。

在本文中，我們將探討五個行業如何在制造業中使用 AI，以及制造業領導者需要了解的行業未來發展方向。

汽車工業

汽車制造需要精確度和準確性，而AI可以幫助提高這一點。例如，福特公司采用協作式機器人進行焊接、涂膠和質量控制任務。它使用六臺協作式機器人在 35 秒內打磨汽車的整個車身表面。同樣，寶馬公司的斯帕坦堡工廠生產了美國寶馬汽車的60%，它使用AI管理的機器人，每年節省100萬美元，并重新分配工人。

預計到 2027 年，汽車 AI 市場規模將達到70億美元，使其成為在制造業中采用AI的領先行業之一。

電子行業

由于其復雜的組件，電子制造也需要高精度，而AI技術在最大限度地減少生產錯誤、改進產品設計和加快上市時間方面至關重要。

例如，三星的韓國工廠使用自動引導車 （AGV）、機器人和機械臂來完成 Galaxy S23 和 Z Flip 5 等手機的組裝、材料運輸和質量檢查等任務。這些工具可以幫助公司保持高質量標準，包括對 30,000 到 50,000 個組件的檢查。

英偉達正在使用AI來優化硅基板上復雜晶體管配置的布局，這不僅節省了時間，而且可以更好地控制價格和速度。它在短短三個小時內優化了具有 270 萬個單元和 320 個宏的設計，證明了其效率。面對廣闊的市場和持續的AI創新，加強AI的應用正成為電子制造企業的當務之急。

航空航天和國防工業

由AI驅動的制造通過生產精密組件、提高性能和系統安全性，增強了產品的安全性和可靠性。2022年航空業AI市場價值達6.864 億美元，預計將以超過20%的復合年增長率增長。

空客公司利用 Neural Concept 的技術，使用機器學習將飛機空氣動力學預測時間從1小時縮短到 30 毫秒。與傳統的計算機輔助工程方法相比，這種生產率的提升可使設計團隊在相同的時間內多探索 10,000 種變化。

同樣，勞斯萊斯公司與IFS合作，通過Blue Data Thread戰略將AI應用于航空制造領域。這種方法利用數字雙胞胎和AI進行預測性維護，使首次拆卸發動機前的時間延長了48%。

食品和飲料行業

食品和飲料生產需要嚴格的質量保證，特別是在快速消費品（FMCG）行業，因為它具有“高速”的特性。設備故障和有缺陷的產品可能會阻礙這一目標的實現；然而，集成人工智能可以提高效率、成本效益以及產品質量和安全。

專門從事預測性維護技術的初創公司特別受歡迎。以Augury公司為例。他們通過預測性維護系統幫助百事公司旗下的Frito-Lay公司每年提高 4000 小時的生產能力，減少了Frito-Lay公司四家工廠的計劃外停機時間和成本。

醫藥行業

開發一種藥物通常需要十年時間，再加上兩年的時間才能進入市場。不幸的是，90%的藥物在臨床試驗階段失敗，導致時間重新歸零。AI可以加速藥物開發并加強質量控制。

例如，輝瑞公司使用IBM的超級計算和AI，在4個月內設計了Covid-19藥物Paxlovid，將時間縮短了80%至90%。

以下是AI可以緩解藥物研發挑戰的三個領域：

1. 蛋白質結構預測：像 AlphaFold2 這樣的AI系統已經改變了蛋白質結構預測，使研究人員能夠準確理解復雜分子的藍圖，并可能節省多年的實驗室工作。

2. 功能預測：AI模型可以預測大分子的功能，并了解蛋白質如何與其靶標結合以及抗體的運動，從而促進治療反應的發展。

3. 新療法設計：AI算法利用大量數據來設計蛋白質、抗體和 mRNA 結構，用于治療癌癥等疾病。例如，Genesis Therapeutics 公司利用AI設計和預測新藥的有效性、特異性和潛在副作用。

AI在藥物開發中的應用可產生 50 種新藥，在十年內帶來500億美元的銷售額。超過80家公司正在推進AI驅動的藥物開發，吸引了制藥巨頭的投資。

未來之路

Augury最近對500家公司進行的一項調查顯示，63%的公司計劃增加制造業的AI支出。這與AI在制造業中的市場預測相吻合，根據MarketsandMarkets的預測，到2028年，AI在制造業中的市場規模將達到208億美元。

AI集成所帶來的效率提升可轉化為成本和時間的節約，從而將資源轉向更關鍵的任務和機遇。

制造業中的AI依賴于三大支柱：問題、人員和流程。以下5個步驟有助于確保您的AI部署順利實施：

1. 確定問題：識別導致成本增加的不準確之處。剛接觸AI的公司應該將問題分解為SMART目標，并評估AI在長期成本節約方面的潛力。

2. 處理資源和數據：組建一支由技術和業務專家組成的多元化團隊。評估內部能力并考慮外包或招聘。驗證數據是否足夠，清理和結構化數據，并確定存儲解決方案。

3. 評估數據質量：數據是否是現代的、可訪問且充分的？根據需要進行修改。

4. AI模型注意事項：決定構建、購買現成或采用混合方法。

5. 微調和部署：討論模型的細化、部署和可擴展性。

最后，請務必在每個步驟中遵守道德準則和框架，因為嚴格檢查偏見并制定防范措施至關重要。